# R 语言多重回归
# 多元回归方程式 y = a + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn
# y 响应变量
# a b1 b2 ... bn 系数
# x1 x2 x3 ... xn 预测值

# lm( y ~ x1+x2+x3+...+xn,data ) 函数语法

# 输入数据 mpg(每加仑里程)  disp(气缸排量) hp(马力) wt(汽车重量)和一些其他参数的不同汽车模型之间进行比较
# 关系 mpg 作为响应变量
# disp hp wt 作为预测变量之间关系

input <- mtcars[,c("mpg","disp","hp","wt")];
print( head( input ))

# 创建关系模型
model <- lm(mpg~disp+hp+wt,data=input);
print( model )

# 回归方程 y = 37.105505 -0.000937x1 -0.031157x2 -3.800891x3
# 常数
a <- coef(model)[1]
cat("const value:",a,"
    ");
xdisp <- coef(model)[2]
xhp <- coef(model)[3]
xwt <- coef(model)[4]

cat("disp variable x1",xdisp,"
    ");
cat("hp variable x2",xhp,"
    ");
cat("xwt variable x3",xwt,"
    ");

# 创建线性回归方程
# Y = 37.15+(-0.000937)*x1+(-0.0311)*x2+(-3.8008)*x3


